关键词
飞机NACA进气口性能的数据驱动预测模型研究
作者: 陈常栋   裴后举   吴博宇   崔永龙   邹燚涛   蒋彦龙   来源: 航空计算技术 年份: 2021 文献类型 : 期刊 关键词: 二阶多项式模型   多元线性回归模型   气动性能预测   飞机NACA进气口   改进BP神经网络  
描述: 冲压空气进气口是民机环控系统性能实现的关键。针对飞机不同结构参数的NACA进气口,提供三种数据驱动的预测模型,对其性能进行预测。分析多元线性回归模型、二阶多项式模型、人工神经网络三种预测模型的原理
基于DEA模型的国内航空公司服务绩效评价方法
作者: 白钊   杨琳   来源: 航空计算技术 年份: 2021 文献类型 : 期刊 关键词: DEA模型   评价方法   服务绩效   航空公司  
描述: 对其进行优化和完善,根据航空公司服务绩效评价的特点,建立新的服务质量评估方法,选用DEA模型对其分析,得到了国内四大航空公司服务绩效的相对有效性、规模有效性与技术有效性,较传统方法进一步降低了主观性。最后通过实际算例分析,表明了新方法的科学性和实用性。
基于多元回归模型的航空运输客运量预测
作者: 蔡文婷   彭怡   陈秋吉   来源: 航空计算技术 年份: 2019 文献类型 : 期刊 关键词: 多元回归   需求预测   灰色综合关联分析   民航客运量   影响因素  
描述: ,以此结果为基础建立多元回归模型,并对多元回归模型进行检验。用2010年—2016年的民航运输客运量历史数据对所构建多元回归模型的预测值进行比较分析,验证多元回归模型的有效性,并与时间序列法和弹性系数
航空发动机PC取证信息管理系统模型研究
作者: 付利霞   李艳军   曹愈远   汪雷   赵苏阳   张伟   来源: 航空计算技术 年份: 2016 文献类型 : 期刊 关键词: 生产许可取证  信息模型  信息管理  航空发动机  
描述: 益生产管理理念,并参照基于产品全生命周期管理PLM、企业资源管理ERP、生产管控等系统,实现了生产许可审定组织模型、业务模型、流程模型和系统模型集成构建,研究和开发了具有实用价值的航空发动机生产许可审定信息管理系统模型,极大方便了企业构建适航取证系统,加快适航取证步伐,提高工作效率。
飞机结构加筋壁板参数化有限元模型的实现
作者: 杨志斌   林祥祥   尹新剑   来源: 航空计算技术 年份: 2017 文献类型 : 期刊 关键词: 加筋板   二次开发   PCL   Patran   有限元方法   数值仿真  
描述: 提出一种基于MSC.Nastran/Patran的加筋板结构有限元模型自动生成方法。方法对加筋条位置、加筋条几何尺寸、底板几何尺寸、材料物性以及网格密度完全参数化,给出标量参数、向量参数、字符参数及
基于IP44理论的民用航空器维修间隔优化模型
作者: 闫锋   张恒铭   来源: 航空计算技术 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 咨询通告   维修方案   IP44理论   维修间隔  
描述: 在保证航空器安全性和可靠性水平的条件下,优化航空器维修方案以降低维修成本。以IP44原理为基础,通过数据的收集和分析,使用Minitab软件工具,确定维修对象的失效分布模型,应用极大似然估计法对其
基于IP44理论的民用航空器维修间隔优化模型
作者: 闫锋   张恒铭   来源: 航空计算技术 年份: 2021 文献类型 : 期刊 关键词: 咨询通告   维修方案   IP44理论   维修间隔  
描述: 在保证航空器安全性和可靠性水平的条件下,优化航空器维修方案以降低维修成本。以IP44原理为基础,通过数据的收集和分析,使用Minitab软件工具,确定维修对象的失效分布模型,应用极大似然估计法对其
基于PR- ERNIE模型的航空安全风险量化分析
作者: 程童     高振兴     王浩锋   来源: 航空计算技术 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 风险分析   规则匹配   命名实体识别   预训练模型  
描述: 上的精确率、召回率和F1值分别达到了92.5%、92.4%和92.4%,优于实验对比的其他模型模型能够有效识别航空不安全信息中隐含的风险要素,为航空安全风险量化分析提供数据支持。
基于MBSE模型的航空发动机产品技术成熟度评价方法研究
作者: 李大为     王晨     郝旺     越东峰   来源: 航空计算技术 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   MBSE   武器装备   技术成熟度评估  
描述: 技术成熟度评价直接关系到武器装备研制项目的成败,特别是对于复杂的武器装备研发过程涉及设计、制造、试验等领域协同,同时也是各系统、部件的等系统相互耦合过程,其技术成熟度评价更为复杂。针对目前
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